请采用Bank Customer churn数据，利用RBF SVM进行机器学习训练得出模型准确率并写出相关代码

在银行客户流失预测任务中，我们可以使用支持向量机（SVM）中的径向基函数（RBF）核来进行分类。RBF SVM通常用于处理非线性问题，因为它能够将输入映射到高维空间，使得原本难以分割的数据变得线性可分。

首先，我们需要准备一个包含Bank Customer Churn数据集，这通常包括客户的特征如年龄、性别、账户余额等，以及是否流失的目标变量。

以下是使用R语言（因为R是常用于数据分析的语言，并且有丰富的机器学习库如`e1071`提供SVM功能）进行RBF SVM训练的基本步骤：

# 安装必要的包
if (!require("e1071")) install.packages("e1071")
if (!require("caret")) install.packages("caret")

# 加载数据集
data <- read.csv("bank_customer_churn.csv") # 假设数据位于csv文件

# 数据预处理：清洗、缺失值处理、编码类别变量
data <- preprocess_data(data) 

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(response = data$Churn, p = .8, list = FALSE)
training <- data[trainIndex, ]
testing <- data[-trainIndex, ]

# 准备特征和目标变量
features <- select(training, -Churn)
target <- training$Churn

# 使用RBF SVM模型
library(e1071)
model_rbf_svm <- svm(Churn ~ ., data = features, kernel = "rbf", cost = 1)

# 训练模型
fit_model(model_rbf_svm, training)

# 预测测试集
predictions <- predict(model_rbf_svm, newdata = testing)

# 评估模型性能
accuracy <- mean(predictions == testing$Churn)
confusionMatrix(predictions, testing$Churn) # 查看混淆矩阵
accuracy_score <- accuracy
cat("模型的准确率为：", accuracy_score, "\n")